Le drone autonome bat d’abord les champions humains dans les courses historiques

Pour la première fois, un drone a battu des pilotes humains dans une compétition internationale de course de drones, marquant une nouvelle étape dans le développement de l’intelligence artificielle. Le samedi 14 avril 2025, deux événements de course de drones ont eu lieu simultanément: la finale de la Coupe Falcon pour les pilotes humains et le championnat de drones A2RL pour les drones autonomes propulsés par l’IA.

En tant que point culminant, les meilleurs drones d’IA ont également rivalisé avec les meilleurs pilotes humains. Le drone AI développé par l’Université de technologie de Delft a d’abord remporté le A2RL Grand Challenge. Il a ensuite remporté le tournoi à élimination directe contre des pilotes humains, battant trois anciens champions du monde DCL et atteignant des vitesses de vol jusqu’à 95,8 km / h sur la piste très sinueuse.

L’équipe de scientifiques et d’étudiants de l’Université de technologie de Delft en a réussi en développant un système d’IA efficace et robuste, capable d’un contrôle de haute seconde et de haute performance. Alors que les percées antérieures, comme l’IA battant les champions du monde à Chess ou GO, ont eu lieu dans des environnements virtuels, cette réalisation s’est produite dans le monde réel.

Il y a deux ans, le groupe robotique et perception de l’Université de Zurich a été le premier à battre des champions de course de drones humains avec un drone autonome. Cependant, cette réalisation impressionnante s’est produite dans un environnement de laboratoire de vol, où les conditions, le matériel et la piste étaient toujours contrôlés par les chercheurs – une situation très différente de ce championnat du monde, où le matériel et la piste ont été entièrement conçus et gérés par les organisateurs de la compétition.

Pousser les frontières de l’IA physique

L’objectif du championnat de drones A2RL 2025 à Abu Dhabi était de pousser la frontière de l’IA physique, en stimulant la recherche sur l’IA robotique sous une pression temporelle extrême et avec des ressources informatiques et sensorielles très limitées. Le drone avait accès à une seule caméra tournée vers l’avant, une différence majeure par rapport aux courses de drones autonomes précédentes. Ceci est plus similaire à la façon dont les pilotes de FPV humains volent et conduit à des défis de perception supplémentaires pour l’IA.

L’IA qui a remporté les trois anciens champions du monde de la DCL a été développée par une équipe de scientifiques et d’étudiants du Mavlab à la Faculté de génie aérospatial de Delft. La direction de l’équipe Christophe de Wagter est à la fois épuisée et exaltée.

AI qui commande directement les moteurs

L’un des nouveaux éléments fondamentaux de l’IA du drone est l’utilisation d’un réseau neuronal profond qui n’envoie pas de commandes de contrôle à un contrôleur humain traditionnel, mais directement aux moteurs. Ces réseaux ont été initialement développés par l’équipe Advanced Concepts de l’Agence spatiale européenne (ESA) sous le nom de «NETS de guidage et de contrôle».

Les algorithmes traditionnels de conception humaine pour un contrôle optimal étaient si chers en calcul qu’ils ne seraient jamais en mesure d’exécuter des systèmes à bord de ressources tels que des drones ou des satellites. L’ESA a constaté que les réseaux de neurones profonds étaient en mesure d’imiter les résultats des algorithmes traditionnels, tout en nécessitant des ordres de grandeur moins de temps de traitement. Comme il était difficile de tester si les réseaux fonctionnaient bien sur le matériel réel dans l’espace, une collaboration a été formée avec le Mavlab à l’Université de technologie de Delft.

« Nous formons maintenant les réseaux de neurones profonds avec l’apprentissage du renforcement, une forme d’apprentissage par essais et erreurs », explique Christophe de Wagter. « Cela permet au drone d’approcher plus étroitement les limites physiques du système. Pour y arriver, cependant, nous avons dû repenser non seulement la procédure de formation pour le contrôle, mais aussi comment nous pouvons en savoir plus sur la dynamique du drone à partir de ses propres données sensorielles embarquées. »

Optimisation des applications robotiques

L’IA très efficace développée pour une perception robuste et un contrôle optimal ne sont pas seulement vitaux pour les drones de course autonomes, mais s’étendront à d’autres robots.

De Wagter dit: « L’IA du robot est limitée par les ressources informatiques et énergétiques nécessaires. Les courses de drones autonomes sont un cas de test idéal pour développer et démontrer des drones volants très efficaces et robustes comme une énergie ou une sécurité optimale.